Quali sono alcuni esempi di apprendimento semi-supervisionato?
L’apprendimento semi-supervisionato è un paradigma di apprendimento automatico che si colloca tra l’apprendimento supervisionato (dove tutti i dati sono etichettati) e l’apprendimento non supervisionato (dove nessun dato è etichettato). Nell'apprendimento semi-supervisionato, l'algoritmo apprende da una combinazione di una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. Questo approccio è particolarmente utile quando si ottiene
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono imparare a prevedere o classificare dati nuovi e invisibili. Cosa comporta la progettazione di modelli predittivi di dati senza etichetta?
La progettazione di modelli predittivi per dati senza etichetta nell'apprendimento automatico prevede diversi passaggi e considerazioni chiave. I dati senza etichetta si riferiscono a dati che non hanno etichette o categorie di destinazione predefinite. L'obiettivo è sviluppare modelli in grado di prevedere o classificare con precisione dati nuovi e invisibili sulla base di modelli e relazioni appresi dai dati disponibili.